長江下游黑沙洲水道的演變特征分析與趨勢預測.pdf

1、長江下游的黑沙洲水道位于安徽省境內，是典型的鵝頭型分汊河型，也是長江下游干流航道中的重點礙航淺水道。本文以黑沙洲水道為主要研究對象，建立了黑沙洲水道數(shù)字高程模型(DEM)，分流比計算模型，基于BP神經網絡的淺灘演變預測模型，分析了黑沙洲水道在三峽蓄水后的時空變化特征，并預測了南水道心灘變化趨勢。本文主要內容及結論有以下幾點:
　　(1)整合黑沙洲水道原有的CAD航道圖和現(xiàn)在的電子航道圖資料，基于GIS平臺，建立黑沙洲水道的數(shù)字高程

2、模型，并應用GIS的空間數(shù)據(jù)分析功能，提取黑沙洲水道河床演變特征分析和BP神經網絡模型需的淺灘面積、體積、形心位置等數(shù)據(jù)。
　　(2)收集分析了黑沙洲水道上游大通水文站的水沙特征值、水沙年際變化、水沙年內變化。采用一維水流模型計算并分析得到黑沙洲水道整治前南水道枯水期分流比約為61.5％，洪水期分流比約為59.2％;整治工程對枯水期南水道的分流比影響較大，分流比從61.5％左右減少到59％左右。
　　(3)在對上游大通站水文

3、年際變化、年內變化及三峽蓄水后的水文變化進行詳細分析的基礎上，對黑沙洲南水道的時間和空間變化特征進行了分析。黑沙洲南水道時間變化特征是:淺灘年際變化受來水、來沙條件的不同組合影響，例如大水小沙年沖刷，反之淤積;淺灘年內變化變現(xiàn)為洪淤枯沖。黑沙洲南水道的空間變化特征是:心灘位置的年際變化不大，但在年內洪水期和枯水期的擺動較大。
　　(4)以黑沙洲南水道的淺灘為研究對象，在分析淺灘演變影響因素的基礎上，建立了基于BP神經網絡的淺灘演變

4、預測模型，分析并確定了模型的輸入因子為各時段的徑流量Q、輸沙量G、流量小于15000m3/s、20000m3/s、30000m3/s、40000m3/s及40000m3/s以上的天數(shù)，含沙量小于85g/m3、120 g/m3、170 g/m3、200 g/m3及200 g/m3以上的天數(shù)，以及時段初始時刻的心灘面積A'、體積V'及形心位置X';輸出因子為心灘面積A、體積V及形心X。通過試驗確定網絡結構和參數(shù)，得到較好的預測結果，說明BP